AI学习基础知识

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机器学习入门教程5-使用 Python 和 scikit-learn 学习聚类算法

在本教程中,您将使用无监督学习来发现数据中的分组和异常点。在无监督学习中,没有用于显示期望结果的真值(ground truth) 或带标签的数据集。而是获取原始数据并使用各种算法来发现数据集群。如果您想了解无监督学习背后的理论和概念,请阅读用于数据分类的无监督学习。 在集群变得明显(例如在 3D 图表中)后,您可能想将标签应用于集群。这就是使用无监督学习来发现数据中的隐藏特征的一个示例。如果您不关... »

频率分布

机器学习入门教程4-使用 Python 和 scikit-learn 学习分类算法

在本教程中,我们将介绍有关解决基于分类的机器学习问题的基础知识,并提供对当前最受欢迎的一些算法的比较研究。 设置 注册或登录。 通过从试用 IBM Watson 页面登录到 IBM Cloud 帐户来激活 Watson Studio。 通过从 https://dataplatform.cloud.ibm.com 页面登录来访问 Watson Studio。 创建一个空白项目。 单击 Create ... »

频率分布

机器学习入门教程3-使用 Python 和 scikit-learn 学习回归算法

在本教程中,我们将介绍解决基于回归的机器学习问题的基础知识,并对当前最流行的一些算法进行比较研究。 设置 注册或登录。 从 Try IBM Watson 页面登录到您的 IBM Cloud 帐户来激活 Watson Studio。 在 https://dataplatform.cloud.ibm.com 处登录以访问 Watson Studio。 创建一个空白项目。 单击 Create a pro... »